非线性媒质无源交调电平预测

无源互调(PIM)作为地面基站天线、卫星天线系统中一种重要的干扰因数,在PIM问题的研究中,功率电平的预测是一个难点。文章对两种预测方法进行了深入的比较研究,建立了数学模型,并通过计算机仿真获得了在不同输出测量误差及相同输入工作电压情况下两种方案的3、5、7阶PIM的预测误差;通过与相关参考文献中实际测量值的比较分析,探讨了这两种预测方案的合理性、有效性。     

基于外部信息源的临近空间飞行器中制导研究

针对用于高超声速巡航飞行器拦截的临近空间飞行器,提出了基于预测校正算法的中制导方法,基于外部预警系统所提供的目标信息,通过对影响末制导段拦截精度的空间交会角分析,给出了中制导虚拟终端目标的生成方法。利用基于单纯形算法的最优化求解算法进行预测校正算法的实现。针对中制导的实现特点,分别建立了适合的目标函数、预测方程和迭代优化算法。最终,通过仿真验证了算法的可行性和有效性,仿真结果标明,对于最大升阻比为2的飞行器,所提出的算法可基于目标的运动实时进行中制导轨迹的调整,到达期望的中制导终端点。最大位置偏差不超过500m,速度偏差小于10m/s,航迹倾角和航迹偏角小于2.5°和3.0°。     

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。     

嵌入维数自适应最小二乘支持向量机状态时间序列预测方法

 针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题,提出一种基于嵌入维数自适应最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重?问?以交叉验证误差为评价准则,利用粒子群优化（PSO）进化搜索LSSVM预测模型的最优超参数与嵌入维数,同时通过矩阵变换原理提高交叉验证过程的计算效率,并最终建立优化后的LSSVM预测模型。航空发动机排气温度（EGT）预测实例表明,该方法可自适应选取适用于状态时间序列预测的最优嵌入维数且预测精度高,适用于航空发动机状态时间序列预测。     

基于稀疏最小二乘支持向量机的航空发动机动态过程辨识

针对现有最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏性不足的难题,提出一种稀疏化策略,应用此方法建立了航空发动机动态过程模型.在对原始样本预求解过程中,该策略使用改进Gram-Schmidt正交化算法对非线性映射矩阵实施递归分解,同时以阈值监督输出向量的残差化过程,从而优选训练样本,降低样本规模,节省内存,提高LS-SVM学习速度.仿真表明,基于优选样本的学习模型较之其他训练样本学习模型提高了回归精度和速度,验证了方法的可行性;基于实际试验数据建立的航空发动机动态过程模型在类似过程参数预测以及性能递推预估仿真表明,高压转子相对转速误差低于0.2%,低压转子相对转速误差低于0.35%,涡轮后燃气温度误差小于3.5℃,满足控制与仿真的需要.      

基于小波变换的脉冲耦合神经网络预测模型及其应用

被称为第三代人工神经网络的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,以其耦合机制、脉冲输出两大基本特性广泛应用于图像处理等领域。文章在两大基本特性的基础上对PCNN进行了改进:增加了绝对误差控制公式;连接强度以相关系数来控制,调整阈值设置为最小误差;网络的运行机制与以往的PCNN原理有所不同;将ATrous小波变换与PCNN模型相结合,形成了组合预测模型。将改进后的组合模型用于年降雨量的预测中,以求检验模型的可行性。预测结果表明,基于小波变换的PCNN组合模型用在年降雨量预测中是可行的,并取得良好效果。为进一步深化PCNN的理论、拓宽PCNN的应用领域、解决水文水资源中的预测问题提供了新的思路和方法。     

基于PSO_LS-SVM的装备研制费用预测研究

在简要介绍了粒子群优化算法基本原理的基础上,建立了基于POS_LS-SVM的装备研制费用预测模型,并应用实例进行了验证。结果表明,采用PSO_LS-SVM方法进行装备研制费用预测,得到的预测结果精度更高、计算速度更快。     

基于加速磨损试验的止推轴承磨损寿命预测

为进行耐磨性良好的止推轴承寿命验证,结合退化模型进行了基于加速磨损试验的止推轴承寿命预测研究,建立了止推轴承加速磨损寿命方程.在失效机理分析基础上,以加载力为加速应力开展了7 200 h的止推轴承加速磨损试验,得到反映耐磨性能下降的体积磨损量变化数据,预测得到置信度90%时,止推轴承在使用条件下运行10 a的可靠度为0.94.该项研究表明,对磨损进程极为缓慢的高可靠性、长寿命止推轴承,利用加速磨损试验数据预测其寿命,能节约试验时间和费用.      

基于退化量分布时序分析的产品寿命预测

针对现有性能退化预测方法采用单调回归函数对产品退化随机过程描述不够合理的问题,从产品在各时刻退化量分布角度出发,分析退化量分布参数估计的非平稳时序类型,并对各参数估计分别采用相应类型的非平稳时序分析方法建模,进而给出一种与实际退化随机过程更为相符的基于退化量分布的产品寿命及可靠度预测方法.通过对某电子产品的退化试验,采用所提出的寿命预测方法进行了该电子产品寿命及可靠度预测.结果表明该方法相比传统方法更符合实际.